Weak Convergence of Time-Sequential Censored Rank Statistics with Applications to Sequential Testing in Clinical Trials
时间序贯删失秩统计量的弱收敛及临床试验序贯检验应用AI 解读 ↓
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时间序贯删失秩统计量的弱收敛及临床试验序贯检验应用
- 研究问题
- 在患者陆续入组并随机分配处理、观察可能因事件发生或退出而结束的临床试验中，如何建立比较两组事件时间的序贯检验理论？
- 方法与思路
- 作者为两样本事件时间比较中的时间序贯删失秩统计量建立一般弱收敛理论，并讨论据此构造时间序贯检验的应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确陈述的贡献是发展这类删失秩统计量的弱收敛理论，并将其用于讨论临床试验中的序贯检验。
- 阅读关注点
- 应核对统计过程的时间指标、入组及删失条件、极限过程形式，以及检验边界如何由弱收敛结论获得并控制错误概率。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体正则条件、停止规则、检验边界和有限样本表现均未说明。
原文摘要
A general weak convergence theory is developed for time-sequential censored rank statistics in the two-sample problem of comparing time to failure between two treatment groups, such as in the case of a clinical trial in which patients enter serially and, after being randomly allocated to one of two treatments, are followed until they fail or withdraw from the study or until the study is terminated. Applications of the theory to time-sequential tests based on these censored rank statistics are also discussed.